포장도로에서의 자동차 운행으로 인한 비산먼지(fugitive dust)와 곳곳에 산재한 건설현장에서의 비산 먼지가 도시ㆍ산단지역의 미세먼지 배출량에 가장 큰 기여를 하고 있는 것으로 알려지고 있다. 국내의 경우 비산먼지의 기여도가 연소과정에서 발생하는 미세먼지(유류보일러, 자동차, 기타 산업공정)보다 많게는 10배 가량 큰 것으로 조사되었다. (중략)
지하역사 미세먼지의 효율적 저감방안 마련을 위하여 서울지하철 5호선 개화산역 대합실, 승강장, 본선터널 3곳의 미세먼지 농도를 동시간대에 30분 단위로 측정하고, 각 위치에서 측정한 미세먼지농도 변화패턴 사이의 상관관계 분석을 통하여 지하역사에서의 미세먼지 확산방향과 확산속도를 추정하였다. 지하역사의 미세먼지 농도는 본선터널이 가장 높고, 승강장, 대합실 순으로 낮아진다. 본선터널과 승강장, 대합실의 미세 먼지농도는 열차운행이 많은 혼잡시간대에는 증가하고 비 혼잡시간대에는 감소하는 패턴을 보인다. 위치에 따른 미세먼지농도의 상대적인 크기와 변화패턴에 대한 통계적 분석결과 본선터널의 높은 미세먼지농도가 승강장으로 확산되고, 승강장의 미세먼지 중 일부가 대합실로 확산되는 것으로 나타났다. 따라서 지하역사의 미세먼지를 효율적으로 감소시키기 위해서는 본선터널 내 미세먼지 집중발생지점과 발생원, 확산경로, 확산수단 등을 정확하게 파악하여 발생원을 제거하거나 발생량을 저감시키는 것이 중요하며, 환기시스템 가동을 위치별로 미세먼지농도가 높아지는 시간대에 맞추어 가동시킴으로써 전력사용량과 피크전력을 줄일 수 있다.
정부의 정책과 언론, 미세먼지 실황 서비스 등의 영향으로 미세먼지에 대한 사람들의 관심과 불안이 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 발생에 화석연료 소비가 크게 작용한다고 보고 이 두 변수의 관계를 연구하기 위해 화석연료의 대리변수로 경제성장에 따라 증가하는 자동차 보유량을 채택하여 분석을 진행하였다. 시계열 데이터에 적합한 분석방법을 활용하여 VAR 모델에 적용시켜서 두 변수의 관계를 확인하였다.
본 연구에서는 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체와 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체의 도로변 미세먼지의 발생량을 분석하였다. 충청남도 지자체로써 차량 통행이 높은 C 도시의 고속버스터미널과 상업 시설 지역에 위치한 도로변에서 2022년과 2023년 하절기 동안 3일 간격으로 1,000 g(100 g/day)의 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 75-150 ㎛ 범위의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자로 전처리하여 분리하였다. 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체 구간인 No.1-3 구역의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 평균은 각각 24.27 g과 24.36 g 및 0.53 g과 0.53 g으로, 2022년과 2023년의 미세먼지 발생량 데이터를 비교할 때 정량적 결과가 유사하게 분석되었다. 신규 건설된 특수개질 아스팔 트 포장체 구간인 No.4-6 구역은 2022년 분석 결과와 비교할 때 2023년 미세먼지는 14.8 %, 타이어와 도로 마모입자는 29.6 % 감소되었다. 또한, 열중량분석 결과에 의하면, No.1-3 구역의 타이어와 도로 마모입자는 타이어와 도로 성분이 각각 30 %와 70 %로 분석되었다. 그러나, No.4-6 구역의 2023년에는 타이어와 도로 성분이 각각 35 %와 65 % 분석되었다. 이러한 결과로부터 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체에서 도로변 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자 발생을 낮출 수 있는 미세먼지 저감 효과를 확인 할 수 있었다. 그러나, 다양한 환경 및 기후적 변수를 고려한 공간적 제약 및 샘플 수집 기간의 한계로부터 추후 지속적인 연계성을 확보한 연구가 필요하다고 판단된다. 따라서, 향후에는 미세먼지를 저감할 수 있는 아스팔트 포장체의 기술적 접근과 도심지 도로변에서 발생되는 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 정량적 분석에 대한 다양한 사례 연구를 진행할 계획이다.
급격히 증가하는 자동차 수, 발전량 증가 등으로 인하여 미세먼지로 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 50개가 넘는 국가들이 권고치 이상의 미세먼지로 인해 피해를 받고 있으며 각 피해국들은 미세먼지 저감 대책 및 발생을 최소화하기 위한 방안을 연구하고 있다. 하지만 현재 고정형 미세먼지 취득 드론으로는 다양한 포인트의 미세먼지 데이터를 수집하기 힘든 상황이며, 기존 드론을 활용한 방법에서 도 회전 날개의 영향으로 인해 정확한 데이터를 수집하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 드론과 특정 구조물을 활용한 미세먼지 수집 방법을 제안하고 이의 효율성을 보여주고자 한다.
먼지는 일반적으로 입자크기가 $10\mu\textrm{m}$ 이상의 강하 먼지와 $10\mu\textrm{m}$ 이하의 부유먼지로 구분하며, 이들의 먼지는 대기중에서 인간이나 동.식물에 주로 영향을 준다. 입자크기 범위가 $0.1~10\mu\textrm{m}$ 사이의 부유먼지는 주로 산업공정에서 연료의 연소 또는 고체상 물질의 분쇄 및 수송공정 등에서 주로 발생되며, 입자크기가 $2.5\mu\textrm{m}$이하인 것들은 대기중에서 황산화성 미세먼지와 질산화성 미세먼지로 전환되어 가시도(visibility)에도 큰 영향을 미친다. 대기중에 부유된 먼지중에서 $8\mu\textrm{m}$ 이하는 호흡시 호흡기로 유입되는 입자크기로써, 입자크기가 $6.0\mu\textrm{m}$ 이하인 것은 약 10% 정도가 인간의 폐내로 유입되고, $4.0\mu\textrm{m}$ 이하인 것은 30%, $2.0\mu\textrm{m}$ 이하인 것은 약 99%가 폐(lung)에 유입되어 폐에 침착된다고 보고하였다. 앞으로 산업발전이 계속됨에 따라서 먼지의 배출량이 계속 증가할 것이며, 이로 인해 먼지에 의한 대기오염이 심각해질 뿐만 아니라 인간에 미치는 피해도 심각해질 것으로 예측된다.
본 연구에서는 지하역사 및 터널에서 발생되는 미세먼지의 현황 및 이를 저감하기 위한 기술의 동향을 조사하였다. 지하역사 및 터널의 미세먼지 농도는 주변 대기 중의 농도보다 높은 것으로 나타났다. 그 구성 성분에 있어서 다양한 중금속 및 발암물질들을 함유하고 있고, Fe의 농도가 가장 높게 나는 것을 알 수 있었다. 지하역사 및 터널의 미세먼지 농도는 주변 대기 농도와 같은 외부 요인뿐만 아니라 열차의 운행 수, 이용 승객수, 환기량과 같은 내부 요인도 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 현재 지하역사 및 터널의 미세먼지를 저감하기 위해서 다양한 기술(환기팬, 스크린도어, 자성필터, 소형제트팬, 인공지능 환기시스템 등)들이 연구되고 있으며, 그 기술들은 현장 조건에 맞추어 사용되어야 그 실효성을 극대화시킬 수 있을 것이다.
비닐하우스 외부 미세먼지로 인해 일사량이 감소하여 작물 품질 및 생산량의 감소가 지속적으로 발생하고 있으며 이를 예방하기 위한 외부 미세먼지 관리가 가능한 시스템이 요구된다. 본 연구는 라즈베리파이를 활용하여 미세먼지 관리 및 모니터링 시스템을 연구하고, 이를 농업 및 환경 연구 분야에 활용함으로써 미세먼지 관리에 새로운 가능성을 제시한다. 이는 관리자가 애플리케이션을 통해 비닐하우스 외부를 효율적으로 관리하여 품질 및 생산성 향상에 기여한다.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
미세먼지는 대기를 타고 호흡기를 거쳐 폐 혹은 혈관에 침투한다. 최근 미세먼지 문제 때문에 국내에 공기청정기 수요도 급증하고 있다. 이끼는 가장 오래된 지상식물로 중금속과 미세먼지를 흡착하여 분해하는 성질을 가지고 있는 것으로 알려졌고 본 연구진은 이를 활용하여 화학적 필터를 대체할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 이끼와 기존 화학적 필터(Hepa)의 미세먼지 감소 효과를 비교하기 위하여 1 m3의 큐브를 제작하고 통제된 환경하에서 미세먼지의 감소량을 비교하였다. 미세먼지 상황 하에서 우산 이끼 필터, 쥐꼬리 이끼 필터, 깃털 이끼 필터, 비단 이끼 필터 등을 삽입한 4가지 상황별로 각각 10회씩 총 40회의 실험을 진행하였으며 각각의 미세먼지 감소량을 비교한 결과 미세먼지 양과 30분후의 감소량의 차이는 모든 필터에서 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 하지만 필터별 차이는 확인 결과 미세먼지, 혼합 가스, CO2, O2 모두 필터별 간 통계적으로 유의한 차이가 없음을 확인하였다. 특히 기존에 알려진 이끼의 산소 발생의 효과는 거의 없었음을 확인하였다. 이 결과를 통해 이끼의 종류와 관계없이 미세먼지 감소는 효과가 있는 것을 확인하였고 향후 개선을 통해 기존 공기정화기의 화학 필터를 대체하거나 보조할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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